Cuatro niveles, las señales de cada uno y una lección gratis para empezar
Parece que en el trabajo todo el mundo usa IA, y cuesta saber en qué punto estás tú. Hay compañeros que la mencionan en cada reunión y otros que nunca hablan de ella, y casi todos los consejos se reducen a usarla más, lo que no te dice qué hacer el lunes por la mañana. Esta página divide ese consejo en cuatro niveles que puedes reconocer en tu propia semana, cada uno con un ejemplo cotidiano de trabajo y una lección gratis para empezar.
El mapa
Lee las señales de cada nivel y fíjate en cuáles se parecen a tu semana. La mayoría de la gente está en más de una fila, y no hay puntos que sumar. Un buen punto de partida es el nivel justo después del que te resulta familiar.
De dónde salen los cuatro niveles
Los niveles vienen de un artículo de Felix Rieseberg, responsable de ingeniería en Anthropic. Su idea es que el consejo de ser más ambicioso con la IA es muy común y difícil de aplicar, así que divide la ambición en cuatro tipos: velocidad, altura, profundidad y amplitud. Él explica que el enfoque funciona con cualquier modelo de IA. Las descripciones de esta página son nuestra paráfrasis, y los ejemplos de oficina son nuestros.
Lee el artículo de Felix RiesebergLas lecciones gratis enlazadas abajo usan Claude, de Anthropic. Los hábitos que enseñan sirven también con otros asistentes de IA.
Nivel 1
El trabajo que ya haces, hecho más rápido.
Estás aquí si
En el trabajo se ve así
Después de una reunión, pegas tus notas y pides un resumen breve para el equipo, con responsables y fechas. Dedicas el tiempo a leer y corregir el borrador en lugar de escribirlo.
Nivel 2
Pide el resultado que necesitas y deja que la IA resuelva los pasos.
Estás aquí si
En el trabajo se ve así
Tu revisión trimestral. En el nivel de velocidad, la IA rellena la plantilla del trimestre anterior. En este nivel preguntas qué cambió, por qué y qué hacer al respecto, y luego pides las tres decisiones más importantes, con los argumentos a favor y en contra de cada una.
Nivel 3
Haz la tarea como la haría la mejor persona del sector, y comprueba el resultado con algo que no sea la IA.
Estás aquí si
En el trabajo se ve así
Una hoja de cálculo de ventas mensuales por región. Pregunta cómo la abordaría una analista con experiencia y de qué datos en bruto partiría. Luego pide las cifras exactas detrás de cada conclusión y compruébalas tú con la hoja. Que la IA revise su propia respuesta no cuenta como comprobación.
Nivel 4
Toma prestados métodos de campos que tu tarea no parece necesitar.
Estás aquí si
En el trabajo se ve así
Un hilo de correos largo se acerca a una decisión. Antes de que se tome, pide a la IA un pre-mortem del plan, como hace un equipo de proyecto que da por hecho que ya fracasó y se pregunta por qué, y luego que busque puntos débiles como una inversora escéptica lee las cifras de una empresa. Pídele que haga lo que hace esa persona. Pedirle que suene como ella solo cambia el tono.
Un límite honesto
Los niveles más altos funcionan mejor cuando la IA puede acceder a los archivos y datos de los que depende el trabajo, y muchos entornos de trabajo todavía no lo permiten. Revisa qué permite tu empresa antes de subir nada, y quédate con la última palabra en todo lo que salga con tu nombre.
Qué es gratis
La primera lección gratis dura unos 6 minutos.
Si alguien de tu equipo se hace la misma pregunta, mándale esta página.
Nightschool AI es independiente y no está afiliada ni respaldada por Anthropic, Microsoft, OpenAI, Google ni Meta. Los nombres de productos en esta página solo identifican las herramientas que enseñan nuestras lecciones. El artículo de Felix Rieseberg se cita como fuente de los cuatro niveles; él no ha revisado esta página.
Nightschool AI es una plataforma de aprendizaje independiente y no está afiliada, respaldada ni patrocinada por Anthropic. Claude es una marca de Anthropic, PBC. ¿Buscas la Claude Academy oficial de Anthropic? Está en academy.claude.com.